RAG(Retrieval-Augmented Generation)
검색 증강 생성(RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)이 가진 한계, 예를 들어 최신 정보 부족이나 환각(hallucination) 현상을 극복하기 위한 효과적인 기술입니다. RAG는 LLM이 학습 데이터에만 의존하는 대신, 외부 지식에서 필요한 정보를 찾아내어 답변 생성에 활용함으로써 정확하고 신뢰성 높은 결과물을 만들어냅니다. RAG의 작동 단계 RAG는 크게 세 가지 핵심 과정으로 구성됩니다. 1. 데이터 색인화 (Indexing) 2. 정보 검색… Read More »
